Clasificador de páginas web pornográficas basado en el contenido de las imágenes

La World Wide Web, o simplemente web, es un sistema lógico de acceso y búsqueda de información disponible en Internet cuyas unidades informativas son las páginas web. La web ha facilitado la publicación de gran cantidad de información accesible desde cualquier lugar del mundo; sin embargo, parte del...

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Autores:: Ceballos, William Armando
Salazar, Luis Eduardo
Oviedo Carrascal, Ana Isabel

Tipo de recurso:: Trabajo de grado de pregrado

Fecha de publicación:: 2009

Institución:: Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB

Repositorio:: Repositorio UNAB

Idioma:: spa

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Bourbakis, “A survey of skin-colour modelling and detection methods,” Pattern Recognition, vol. 40, pp. 1106-1122, 2007. W. Kelly, A. Donnellan, D. Molloy, "Areview of skin detection techniques for objectionable images," the 7th Information Technology and Telecommunication Conference, pp. 40- 49, 2007. I. Kunttu, L. Lepistö, J. Rauhamaa, A. Visa, “Multiscale Fourier Descriptor for Shape Classification,” Proceedings of 12th International Conference on Image Analysis and Processing, pp. 536-541, 2003 J.S. Lee, Y.M. Kuo, P.C. Chung, E.L.Chen, “Naked image detection based on adaptive and extensible skin colour model,”Pattern Recognition, vol. 40, Issue 8, pp.2261–2270,2006. K.M. Liang, S.D. Scott, M. Waqas, “Detecting pornographic images,” Asian Conference on Computer Vision ACCV, pp. 497-502, 2004 B. S. Manjunath, J. R. Ohm, V. V. Vasudevan, A. Yamada, “Color and texture descriptors,” IEEE Trans. CSVT 11, vol 6, pp. 703–715, 2001. J. S. Payne, L. Hepplewhite, T. J. Stonham, “Perceptually based metrics for the evaluation of textural image retrieval methods,” Multimedia Computing and Systems, IEEE International Conference on, vol 2, pp. 793-797, 1999. H. Rowley, Y.Jing, S. Baluja, “Large scale image-based adult43 Clasificador de Páginas Web Pornográficas Basado en el Contenido de las Imágenes content filtering”, VISAPP2006, pp. 290-296. J. C. Russ, “The Image Processing Handbook,” 3rd ed., CRC Press, Boca Raton, FL F. Sebastiani, Machine Learning in Automated Text Categorization. En: ACM Computing Surveys, p.p 1-47, 2002. S. Sural, G. Qian, S. Pramanik, “Segmentation and histogram generation using the HSV color space for image retrieval,” Proceedings of the IEEE International Conference on Image Processing, IEEE, Rochester, pp. 589–592, 2002. J. Z. Wang, J. Li, G. Wiederhold, O. Firschein, “System for Sc r e e n i n g O b j e c ti o n a b l e Ima g e s, ” Comp u t e r Communications Journal, vol. 21, no. 15, pp. 1355-1360, Elsevier, 1998. S. 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La web ha facilitado la publicación de gran cantidad de información accesible desde cualquier lugar del mundo; sin embargo, parte del contenido ofrecido como la pornografía, es considerado inapropiado para algunos usuarios.  Para aportar al filtrado de pornografía en la web, este trabajo propone el desarrollo de un clasificador de páginas web basado en la evaluación de las imágenes presentes en el contenido de la página. La evaluación de las imágenes es realizada en tres vías: extracción de características de las regiones de piel, análisis de textura y descriptores de forma de la imagen. Los tres tipos de evaluación del contenido de las imágenes son utilizados para entrenar tres clasificadores con máquinas de soporte vectorial (SVM). Los resultados de clasificación son unidos en un ensamble realizado por un metaclasificador por medio de la siguiente política: si al menos uno de los tres clasificadores concluye que la imagen es pornográfica, entonces la imagen es considerada como tal. Al evaluar todas las imágenes contenidas en una página web, se utiliza la siguiente política: si la página web presenta un porcentaje de imágenes pornográficas superior al 30%, entonces la página es considerada como pornográfica. La implementación realizada es evaluada sobre un conjunto de 5000 páginas web diversas, obteniendo una exactitud del 84.6 % en el reconocimiento de contenido pornográfico a través del contenido de las imágenes.The World Wide Web, or web, is an information access and search logic system available on the Internet whose informative units are web pages. The web has facilitated the publication of big amount of information accessible from anywhere in the world; however, part of this content such as pornography is regarded inappropriate for some users. To contribute to the pornography filtering on web, this paper proposes the development of a web pages classifier based on the evaluation of the images present in the webpage content. The images evaluation is done in three ways: features extraction of skin regions, texture analysis and by the shape descriptors of the image. The three types of the images content evaluation are used to train three classifiers with Support Vector Machines (SVM). The results of the SVM classification are put together in an assembly made by a metaclassifier through the following policy: if at least one of the classifiers finds that the image is pornographic, then the image is regarded as such. When assessing all the images contained in a webpage, the next policy is applied: if the webpage present a percentage above 30%, then the webpage is regarded as pornographic. The implementation done is evaluated on a set of 5000 web pages with some information kinds, getting an accuracy of 84.6% in the recognition of pornographic content through the content of the images.application/pdfspaUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABhttps://revistas.unab.edu.co/index.php/rcc/article/view/1135/1105https://revistas.unab.edu.co/index.php/rcc/article/view/1135L. L. Cao, X. L. Li, N. H. Yu, Z. K. Liu, “Naked People Retrieval Based on Adaboost Learning,” International Conference on Machine learning and Cybernetics vol. 2, pp. 1133 - 1138, 2002.Y. Chan, R. Harvey, D. Smith, “Building systems to block pornography,” In Challenge of Image Retrieval, BCS Electronic Workshops in Computing series, pp. 34-40, 1999.H. D. Cheng, X. H. Jiang, Y. Sun, J. Wang, “Color image segmentation: advance and prospects,” Pattern Recognition 34, pp. 2259–2281, 2001.L. F. Costa and R. Cesar, “Shape Analysis and Classification:Theory and Practice,” CRC Press, cap 6, 2001.C. Cusano, C. Brambilla, R. Schettini, G. Ciocca, “On the Detection of pornographic digital images,” Visual Communications and Image Processing (VCIP2003), vol. 5150, pp. 2105-2113, 2003.L. Duan, G. Cui, W. Gao, H. Zhang, “Adult image detection method base-on skin colour model and support vector machine,” Asian Conference on Computer Vision, pp. 797-800, 2002M. Fleck, D. A. Forsyth, C. Bregler, “Finding Naked People,”Proceedings European Conference on Computer Vision andPattern Recognition, pp. 593-602, 1996M. R. Girgis, T. M. Mahmoud, Tarek, "An Approach to Image Extraction and Accurate Skin Detection from Web Pages," International Journal of Computer Science and Engineering,Vol 1, no. 2, pp. 88-96, 2007.R. C. González & R.E. Woods, “Digital Image Processing,” Prentice Hall, 2002.M. Hammami, Y. Chahir and L. Chen, "Webguard: Web based adult content detection and filtering system," in Proceedings of the International Conference on Web Intelligence (WI'2003), pp. 574 – 578, 2003.R.M. Haralick and K. Shantnugam and I. Dinstein. “Textural features for image classification”, IEEE Trans. SMC, vol 3 no 6, p610-6211. 97L. Hunt, The invention of pornography, Zone Books, New 42 William Armando Ceballos, Luis Eduardo Salazar y Ana Isabel Oviedo York, 1993.O. Ivanciuc “Aplications of Support Vector Machines in Chemistry,” In: Reviews in Computational Chemistry, Vol 23, Eds.:K.B. Lipkowitz and T.R. Cundari. Wiley-VCH, Weinheim, pp. 291-400, 2007S. Jayaram, S. Schmugge, M.C. Shin, L.V. Tsap, “Effect of Colour spa c e Tr ansforma tion, the Illuminanc e Component,and Colour Modelling on Skin Detection,”CVPR, pp. 813-818, 2004.F. Jiao, W. Gao, L. Duan, G. Cui, “Detecting Adult Image using Multiple Features,” International Conferences on Info-tech & Info-net 2001 (ICII 2001), vol. 3, pp. 378-383, 2001.T. Joachims, “Text categorization with support vector machines: learning with many relevant features”, en Proceedings of ECML-98, 10th European Conference on ML, number 1398 in Lecture Notes in Computer Science, Springer Verlag, Heidelberg, DE, 1998, pp.137-142.P. Kakumanu, S. Makrogiannis, N. Bourbakis, “A survey of skin-colour modelling and detection methods,” Pattern Recognition, vol. 40, pp. 1106-1122, 2007.W. Kelly, A. Donnellan, D. Molloy, "Areview of skin detection techniques for objectionable images," the 7th Information Technology and Telecommunication Conference, pp. 40- 49, 2007.I. Kunttu, L. Lepistö, J. Rauhamaa, A. Visa, “Multiscale Fourier Descriptor for Shape Classification,” Proceedings of 12th International Conference on Image Analysis and Processing, pp. 536-541, 2003J.S. Lee, Y.M. Kuo, P.C. Chung, E.L.Chen, “Naked image detection based on adaptive and extensible skin colour model,”Pattern Recognition, vol. 40, Issue 8, pp.2261–2270,2006.K.M. Liang, S.D. Scott, M. Waqas, “Detecting pornographic images,” Asian Conference on Computer Vision ACCV, pp. 497-502, 2004B. S. Manjunath, J. R. Ohm, V. V. Vasudevan, A. Yamada, “Color and texture descriptors,” IEEE Trans. CSVT 11, vol 6, pp. 703–715, 2001.J. S. Payne, L. Hepplewhite, T. J. Stonham, “Perceptually based metrics for the evaluation of textural image retrieval methods,” Multimedia Computing and Systems, IEEE International Conference on, vol 2, pp. 793-797, 1999.H. Rowley, Y.Jing, S. Baluja, “Large scale image-based adult43 Clasificador de Páginas Web Pornográficas Basado en el Contenido de las Imágenes content filtering”, VISAPP2006, pp. 290-296.J. C. Russ, “The Image Processing Handbook,” 3rd ed., CRC Press, Boca Raton, FLF. Sebastiani, Machine Learning in Automated Text Categorization. En: ACM Computing Surveys, p.p 1-47, 2002.S. Sural, G. Qian, S. Pramanik, “Segmentation and histogram generation using the HSV color space for image retrieval,” Proceedings of the IEEE International Conference on Image Processing, IEEE, Rochester, pp. 589–592, 2002.J. Z. Wang, J. Li, G. Wiederhold, O. Firschein, “System for Sc r e e n i n g O b j e c ti o n a b l e Ima g e s, ” Comp u t e r Communications Journal, vol. 21, no. 15, pp. 1355-1360, Elsevier, 1998.S. Xuanjing, W. Wei, Q. Qingji, “The Filtering of Internet Images Based on Detecting Erotogenic-part”, Natural Computation, 2007. ICNC 2007. Third International Conference on, Volume 2, 24-27 Aug. 2007 Page(s):732 – 736.Q. F. Zheng, M. J. Zhang, W. Q. Wang, “Shape-based Adult Images Detection,” Third International Conference on Image and Graphics ICIG2004, Hong Kong, China, pp. 150-153, 2004.H. Zhu, S. Zhou, J. Wang, Z. Yin, “An algorithm of pornographic image detection,” in Fourth International Conference on Image and Graphics, Sichuan, China, pp. 81-84, 2007.Derechos de autor 2009 Revista Colombiana de Computaciónhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Revista Colombiana de Computación; Vol. 10 Núm. 1 (2009): Revista Colombiana de Computación; 26-44Clasificación de páginas web pornográficasMáquinas de soporte vectorialDetección de pornografíaAprendizaje supervisadoEspacios de colorRating of pornographic websitesVector support machinesDetection of pornographySupervised learningColor spacesPornographic web pages classificationSupport vector machinesSupervised learningColour spacesAprendizaje supervisadoMáquinas de vectores de soportePornografíaEspacios de colorPaginas webClasificación de páginas web pornográficasMáquinas de soporte vectorialDetección de pornografíaAprendizaje supervisadoespacios de colorClasificador de páginas web pornográficas basado en el contenido de las imágenesSorter of pornographic web pages based on the content of the imagesinfo:eu-repo/semantics/articleArtículohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1http://purl.org/redcol/resource_type/CJournalArticleORIGINAL1135-Texto del artículo-3333-1-10-20100805.pdf1135-Texto del artículo-3333-1-10-20100805.pdfArtículoapplication/pdf891767https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/8969/1/1135-Texto%20del%20art%c3%adculo-3333-1-10-20100805.pdfad861a40208a93cbc85c05f104223aa7MD51open accessTHUMBNAIL1135-Texto del artículo-3333-1-10-20100805.pdf.jpg1135-Texto del artículo-3333-1-10-20100805.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg9481https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/8969/2/1135-Texto%20del%20art%c3%adculo-3333-1-10-20100805.pdf.jpg9911329675ef5179e4ac8cba32e613d5MD52open access20.500.12749/8969oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/89692022-11-24 20:07:30.835open accessRepositorio Institucional \| Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABrepositorio@unab.edu.co

Clasificador de páginas web pornográficas basado en el contenido de las imágenes

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